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[學科討論] (ENGG1001)等我話你知Engineering是什麼

回覆 98# yykcw 的帖子

我重申一次
workload 來自concept難 + 多功課
Theoretical / Conceptual Homework
+ Computational / Simulational Homework
+ Experimental / Practical Homework
+ Design , Debug

弱少少的人會感到很辛苦很正常
當然, 也大把人hea讀, 因為不是人人都要做學者, 這也很正常

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[隱藏]
For the textbook :If you can get the information from online resources (Such as just simply go through the previous pages of this thread ), you are giving everybody, not just me , a strong negative impression that you don’t even know how to find information, and that speaks very badly your research skill.Research before asking stupid questions, especially for those whose answers are just nearby.

[ 本帖最後由 Automaton 於 2012-7-30 07:44 PM 編輯 ]

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聯想到EM, 就d' Alembertian ...
引用:
原帖由 STEVEGARY 於 2012-7-31 03:04 AM 發表
見到個del 我就諗起laplacian....(跟住無限聯想...)

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回覆 114# 074883 的帖子

你識Maxwell ? 即你是EE / EEE / EIE / ECE人吧

想知多點專門的?
去Google一下 : Shannon, Bode, Friis, Nyquist , N.Wiener
去看看他們的theorem , 包你話精彩

老實講
Physics, Maths Major 都識得Maxwell, Gauss, Fourier, Laplace, Euler 這些古人啦
這些人的Theorem, 已經快到達 : Sci / Math / Engine 人人都知的程度了
所以, 我也重申一次

"世界是很大的, 不是你想像中那麼簡單"

當幾group人都識Maxwell, Cauchy, Fourier時
已不能differentiate他們了
要區分出他們
只有向更深掘下去

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回覆 116# 074883 的帖子

你想走EIE ?
那麼請放棄Physics , 因為EIE全數
90%都不是physics

(不是叫你放棄100% Physics, 只是叫你take少些physics-related course
Circuit Analysis, device等等basic course還是要讀下, 而且應該是core
相對的,electronic / optical material, photonics, CEM等等不用take了)

為什麼我叫你放棄Physics ?
因為, 大學 "什麼東西都讀到很深入"
與其 分散投支 不如集中火力

再者 EIE的course也不少分支
所以, 真的, 放棄Physics吧
(當然, take 1,2個 Quantum, Relativity玩下開心下可以ge)

EIE的話就狂讀Shannon這個人的東西吧
Shannon在EIE的地位有如Mechanics中的Newton

不過呢 EIE是很很數學的
想知有幾數學?

以下這文章 "講解" Information Entropy
http://episte.math.ntu.edu.tw/articles/mm/mm_13_3_01/index.html
可以試看一下, 如果感到太難, skip數, 睇字都OK
-----------------
不過
如果你想走 "E"IE 而非 E"I"E
看Maxwell就沒錯
而我上面所講的 , 你全部可以ignore不理
而且反而要做相反的事

[ 本帖最後由 Automaton 於 2012-8-14 11:14 AM 編輯 ]

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給所謂80後,90後,千禧後...
(會睇我這個post的都應該是中5,中6 什至大學生, 我在此廢up一下)


難道文商的東西就易讀?
(Reading那麼多)

根本任何科都是有一定難度
因為
在大學, 什麼都會很深入
別以為中學考試高分 / 幾十個A就天下無敵
別以為在幾個一,二字頭的科拿幾十個A就可以沾沾自喜

在一些前人早已破解過, 研究到爛的課題上死死鑽研之後
這樣考試拿A 也其實沒什麼了不起  有本事就去出paper, 發掘新領域

每一個有寫final year paper / project / thesis等等的 大三學生
無論讀什麼, 即使是看似無謂 的 神學研究
都值得尊重
沒有誰難 誰不難    因為他們都有發掘了一些新知識 (即使可以份量極少)

世界沒有free lunch
絕對不可能某些科目易讀某些科難讀
可以是某些科去到所謂難是較後期的事
可以是某些科去到所謂難是較早期的事
大家最終都是一樣那麼難  一樣那麼重要

以Phy Chem Bio做例子
Phy數學化最早, 結果那些 對於 數字 感到頭痛的人就認為Phy最難
Bio數學化等最遲, 結果那些 對於 數字 感到頭痛的人就認為Bio最易

Phy數學化最早, 結果那些 對於 數字 感到開心的人就認為Phy最易
Bio數學化等最遲, 結果那些 對於 數字 感到開心的人就認為Bio最難, 狂背

不說Bio
說中史
我有個朋友CityU, 幫手做研究, 研究宋朝貨幣政策
中史都可以有數
(Social science 有數根本很正常 )
(Black box modeling)

所以, 以終點來說,
大家最終都是一樣那麼難一樣那麼重要
不過, 現在的人, 眼看短線

看短線的話,
也許那些 BBA等等課目在"抽象程度"這領袖上遠落後於理工科(例如純粹數學), 以致人以為BBA 略易
( 再加上 $$$$$因素 等等 ...)
(不過也的確是 , 沒什麼人會BBA搞學術)

我想說的是 , 所以科皆需下苦功
沒一科是簡單的
好不好讀是自己做成

肯求甚解 +  肯下苦功  就好讀
所有科都是這樣

可能因為  工科 因為社會因素
收生太廢太垃圾
結果太垃圾的人成績也太垃圾
這些垃圾成績 做出景象是 "難讀"

20年前, AL5個A才可以入的engine
那些人會垃圾嗎?
那些人會制做出工科極難讀 景象嗎?

難會是有 , 不過絕不會是
  極難讀 , 不可能明 , 不能理解
只不過是自己, 和不想用腦
人垃不垃圾是自己做成的
undergrad多垃圾
思想都想 "一勞永逸" ""  "不想用腦"
應該說,現在一代 , 人人都想 一勞永逸

我從某處看到一句
(如果你有心找, 你就會知這句話哪裡來)
"行業本質發展迅速,業界人士需無止境進修增值,變相燃燒金錢"
這句說話, 把 "妄想一勞永逸"和  "無知" 的思想 表露無遺

一勞永逸 , 根本就是妄想
這和free lunch根本一樣
地球是不會停下來的
因為上進的人是不會停下來的
以為 讀完大學就等於 解脫學習枷鎖
簡直低能

另外進修增值 , youtube太多 國外大學 open course 國外的人, 日日都可以看 MIT, Yale Open course 免費增值
好明顯不是所有 香港人都知 , 會做的就更少
看世界看得實在太細了

老實講 , 我所講內容的中心思想
不就來來去去都是
努力讀書呀~, 比心機讀書啊~, 唔好懶啊~
等等 大部份 爸爸媽媽, 甚至掃街阿伯都會講

不過就一定有人連那麼簡單的東西都不明白
連那麼簡單的東西都不明白, 還說文科淺
(我不是針對樓上)

那些 勤力但一直都不成功的人呢
那就 屢敗屢戰
講放棄, 太早


幼稚/智障/小朋友是講不出我這些話的
如果你感覺我一直在廢up
那你還看?
我文章一開始已和你講我廢up啦
"有d咁既嗜好 我咁大個仔都未聴過"別浪費時間听我廢up, 去享受人生, 去搵錢仲好啦

[ 本帖最後由 Automaton 於 2012-8-15 04:34 PM 編輯 ]

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引用:
原帖由 quark 於 2012-8-25 01:42 AM 發表
深夜給我挖到Automaton 大大的好文,當然要推一下!
樓主可唔可以講多d 關於 無盡的力學 同埋electrodynamics我自己睇過下,同埋之前有人教過:p 淨係識少少lagrangian 同埋hamiltonian
電就只係maxwell eqn.... ...
看來你算是追求advance的人
那我就提升一下個難度

If you study antenna : 要Maxwell
If you study Robotics : 要Lagrange
If you study GPS : 要relativity
If you study semiconductor : 要Schrodinger, 要fermi-dirac
還有其他, ultra thin organic device,  photo-voltaic,  photonics...


再者, 這只是 "較多人知, 較常見的東西"


周街大把人個口會講個term 量子力學 量子力學 量子力學
有多少人會講 卡爾曼濾波, Wiener process, Shannon limit ?
( Schrondinger equation 個solution和 Wiener process 有關! )


結果搞到Electronics好像100% physics


E-realted (Electrical, Electronic)
大分3類 Physical , Mathematical , Computing


我去听seminar, Mechanical Engine的部份人搞 microfludicis 都搞到發癲
中肯地說, 不能說 EEE數最深, 大家都深


------------------
Maths


大量multi-variable calculus?
吃生菜啦calculus,
multi-variable有Jacobian coordinate transform
Vector 有Green Stoke Gauss
Complex 有Cauchy
變變變就做到
EM就再多Lorenz Gauge, Retarded potential, 等等手段


PDE ODE來來去不就standard technique
Fourier + Laplace + Separation of Variable + Boundary Condition


PDE太難solve就numerical method
Engineering 和science分別根本就在一個要求由最基本開始, 要求出analytic solution, 要exact solution
Engineering中, 有時一下子個circuit有幾千個device, 如果一個一個由最基本開始求出solution
個equation都長和難到爆炸, 所以要用numerical technique, 會有error


數在Engine根本就是個基本溝通工具
所以把重點放在溝通工具那不太好
Engine要的是Engine中的concept
那是不會在science / maths department中會學到 / 出現的


例如Feedback
對比EM, Feedback的數學不深 , 不就2次方程和有些log, 有DE有Laplace
不過Feedback 的concept 可以很很很深
老實講Feedback是個大學問, 不是小兒科


---------------
我不想答你力學是因為我不想你誤會Engineering = Physics only
再者
那些Physics, Physics department都會教
(根本就是engineering department教Physics department都會教的東西)
我就不多嘴了
如果你要我講, 你自己去想想 三折棍 的運動
如何可以導出general solution : 所有點的momentum, mass, velocity等等
-------------------
知道boundary condition 就可以知道曬loop裡面所有點既information?
n個數學定理都有這個意思, 你可以想多幾個

[ 本帖最後由 Automaton 於 2012-8-25 12:48 PM 編輯 ]

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引用:
原帖由 chumchun 於 2012-9-3 07:50 PM 發表
介唔介意借LINK 放係FB, 覺得大大真係講得好有意思,想SHARE 俾FD 睇
當然可以
當然最好他們有"心"去閱讀這些文字

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引用:
原帖由 香港好美好 於 2012-11-16 04:05 PM 發表
據你所知 civil , mechanicl 同electrical會較少涉及probability(queuing theory
)
而bse 就會涉及probability(queuing theory)
2.Information, signal related 就更加涉及??

因為我d 數同m2成績突出(5星-5星星 ...
Prob/Stat 的用途多多, 例如手機訊號接收是一定要有Stat的計算

當你收到訊號之前
你可以分別出 哪個是訊號, 哪個是noise嗎?
不可以!!
因為如果你可以分別出 訊號和noise
那麼不就表示你"已經接收"到訊號了嗎?

基於 "接收到訊號之前不能分辨哪個是想要的訊號哪個是noise"
所以要用prob/stat


這就是大名鼎鼎的


Shannon's Information Channel Capacity Theorem

的基礎idea



老實講Engine, 特別是Signal-related
Prob/Stat多到飛起
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

現在開始本人極少上LS Forum

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引用:
原帖由 香港好美好 於 2012-11-17 07:38 PM 發表
根據我的狀況
civil and mech最適合我?
而bse冇咁適合
Information, Communication , Control, System Engineering就最唔適合?

唔該哂你
我只能講
在Engineering, 不可能逃避Prob/Stat
什麼Engineering都是
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

現在開始本人極少上LS Forum

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引用:
原帖由 Elisespace 於 2012-11-26 08:53 PM 發表
樓主點睇BME?我有興趣,但冇修phy會唔會辛苦跟不上?
實際有咩書可以refer,我真係想知多D
等我先講一下廢話 :

你想讀上去還是找工作?

無論是哪一個都好

先讀基礎數 ( 數學工具 )
Linear Algebra, Multi-variable Calculus, Vector-Calculus, Multi-variate Statistic, ODE PDE SDE

書?  
數入門就Thomas Calculus, stewart calculus

之後基礎physics
Physics就University Physics, Fundamental of Physics, College Physics 之類
你能夠在公開試之後, 大學之前看晒識晒, 就很好了

如果再連 C++ Java 之類都識下, 就更好了
DEITEL : How to program  C / C++/Java

-----------------------
現在我講一些難听的說話

就算讀上面這一些 , 都只是入門, 都是不真正的Engg, 都只是Engg的語言
要知Engg的內容, 叫你直接睇又睇唔明

我花大量口水講, 都講唔晒,講唔精, 講唔準
我都是閉嘴好了

先讀晒入門, 之後再問!
反正那些入門 Science Econ Riskman Engg都一要識, 沒壞
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
等我話你知Engineering是什麼

現在開始本人極少上LS Forum

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引用:
原帖由 makas0121 於 2012-12-8 02:50 AM 發表
小弟宜家 Industrial engineering year 1,話說我開學前睇過呢個post,但今日睇番真係完全唔同感受!! 之前睇都唔係太熱血,但今次真係好有共鳴, 只少知道你之前講咩!! 你之前冇介紹IE,同埋可能IE相比其他ENGINE冇咁專,但 ...
------題外話----------------


你感到很熱血? 非常好, Keep Burning !!!!!!!

-----------正題--------------

Info E ? 講工作還是學問?
如果是講工作, 老實講Info E近Business, 我不太喜歡

如果是講學問...
朋友, information system, 是一個大到爆的subject
任何和 "information" 有關的東西, 都可以是IE的東西

information transfer
information storage
information manipulation
information search
information display
information conversion
business informatics
再講下去就連 AI, Fuzzy, Neural, Learning 都可以扯上了

有關business informatics的東西, 我就不多講了
不過呢,正因為 IE 勁到不得了, 有部份concept 太正太恐怖
勁到Quantitative Finance, Risk man可以死開

老實講, 股票的運作, 不可能沒電腦, 不可能用手計
那些什麼神科(Risk man, QF), 沒電腦的話一樣是空談
再者, 那一些財經節目西裝友, 吹水就識
常常出現的字"50天移動平均數", 好像好厲害
只不過是一個最簡單的"digital filter"而已

那麼IE是什麼? 好難再定IE是什麼, 因為太大
而且
你都大學生了
我就不用文字來描述了
我直接講topic

以下的東西一定要識
如果你現在不明白, 絕對沒問題

首先是些基礎理論

Optimization, 最大化
例如

入門Statistics
例如multivariate cumulative PDF, 用Fourier -omega transform 去找characteristic eqn 等等


不過呢, industrial的話, Stat算多

Inequality
你會見一大堆Inequality, 基本上你AL那時見的AM GM, Cauchy一定會出現
當然會有新的, 例如Chebyshev, Jensen

Simulation
例如 蒙地卡羅
這個很有趣, 不過打code打到你....

Control Theory & Dynamic System
這個偏數學, 不過內容極精彩
當你知什麼是lead-lag compensator, PID controller, Bode Plot, Nyquist Plot, D-contour complex integration時
你基本上就已經把完成了control theory 入門了
(什麼open loop, close loop gain, 那些太淺我就廢是講了)
不過呢, 讀這科之前先確保你識做這個


如果這個不識, 即表示你不認識Cauchy Contour Integral method

Stochastic System
Game Theory, n-person game, Markov chains
這些我不太熟悉

以上都是基礎
當然, 那些C++ JAVA CAD CAE Linear algebra 等等更基礎的東西, 你應該一早就知道了, 我不多講了
之後再上去就
Signal Related
Communication Related
Computer Related
Manufacture Related
E-business related

你自己哪邊興趣就走哪一邊

當然, 我可以在頭3個area講到爆post, 不過呢

你如果想知更多
應該自己去發掘





我這個學期剛上完一科哲學, 送你一句

"公元五世紀的鳩摩羅什,是把佛經譯為漢文的最大翻譯家之一,他說,翻譯工作恰如嚼飯餵人,一個人若不能自己嚼飯,就只好吃別人嚼過的飯。不過經過這麼一嚼,飯的滋味、香味肯定比原來乏味多了"
                                                                                                                                    《中國哲學簡史》馮友蘭

[ 本帖最後由 Automaton 於 2012-12-8 10:09 PM 編輯 ]
世界很大 沒你想像中那麼簡單
夢想沒便宜到只靠熱誠便能實現
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引用:
原帖由 christinali 於 2013-2-23 07:02 PM 發表
其實係香港人眼中得 醫生, 律師, 金融姐   外國根本唔係咁
一個要人   

一個要人     

一個  投機取巧

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引用:
原帖由 wkm12345 於 2013-3-5 11:27 PM 發表
我想問問呢,  會唔會係CS入面學到有關Augmented reality GE野?




3 個 area

Computer Vision


Image Processing


Machine Vision


都會有關係

我先有想過想"簡單"講下
不過太多數, 太難"簡單地"講
例如Edge Detection, 一開波就已經是
n by n matrix of Laplacian  

如果你想知更多
自己Google吧

我想講一句
一定很多數學
少數學的話,那只是吹水而已
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關於kreyszig本書
我個人有幾點意見

這本不適合用來做first reading, 不過不等於這本書不好

原因 : 最新version( edition 10 )
Vector Calculus中最elementary的 multiple integral part
作者把這部份變做"optional"
而且multiple calculus的部份不再那麼詳細
而是輕輕帶過
對於剛剛接觸大學數的人不太好

如果要學好vector calculus
一定 99.9999999% 要用是   
   最最最最最 classical
  最最最多example
  最最 """""專門"""""" 講calculus的

Thomas Calculus  or Stewart Calculus


First reading 一定要Thomas or Stewart
基本上由中四至大一所有 Calculus都有
應該算是最 "經典"的書

另外,  Kreyszig 本書合適當secondary reading / reference reading
因為有很多topic, 而且topic是合適engineering discipline的
所以本書合適
"一本當n本"

不過
"沒有最好的書"
只有"自己消化過"的最好

所以
大學之道 在狂睇書

你知不知道, 其實所有教授
背脊都背負了一個書架
只是你看不到而已
引用:
原帖由 christinali 於 2013-3-7 04:24 PM 發表
千萬唔好用呢本書.............. 寫得好差 (可以睇下amazon 既 reviews)
examples 勁垃圾 同學既野無關 problem sets 又係垃圾 講廢話多  睇完都唔會識做數
建議用greenberg
我一科都睇6,7本
你話呢
世界很大 沒你想像中那麼簡單
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